AI时代算法面试:揭秘高频算法问题与解答策略

CSDN 2024-07-26 17:01:02 阅读 54

三种决策树算法的特点和区别

ID3算法:基本的决策树算法,适用于简单的分类问题C4.5算法:改进了ID3算法,适用于更复杂的分类问题,可以处理连续型数据和缺失值CART算法:更加通用的决策树算法,适用于分类和回归问题,可以处理连续型数据和多分类问题

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Lightgbm原理以及过程

LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是由微软开发的一种基于决策树的分布式梯度提升框架,专门用于快速、高效的机器学习模型训练。LightGBM 是一个性能高度优化的 GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)算法。LightGBM 对传统的 GBDT 进行了多种改进和优化,以提高效率和性能。它在处理大规模数据集和高维数据时速度更快,占用内存更少。

以下是 LightGBM 的基本原理简单讲解: 

梯度提升(Gradient Boosting)

梯度提升是一种集成学习方法,通过逐步构建一系列弱学习器(通常是决策树),每个学习器试图纠正前一个学习器的错误。LightGBM 采用这种方法,但对算法进行了多种优化,以提高效率和性能。

基于叶子的增长策略(Leaf-wise Growth Strategy)

与其他基于深度或宽度的增长策略不同,LightGBM 使用基于叶子的增长策略,即每次选择一个叶子节点来分裂,从而最大化信息增益。这种方法能够更好地减少损失,但也可能导致树的不平衡。

直方图优化(Histogram-based Optimization)

LightGBM 通过将连续特征离散化为多个区间(直方图桶),大大减少了数据的存储和计算成本。每个区间代表一个特定的特征值范围,模型仅在这些区间上进行计算,从而加速了训练过程。

支持并行和分布式训练

LightGBM 支持数据并行和特征并行,可以在多核 CPU 和多机环境下进行高效训练。这使得它能够处理大规模数据集。

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梯度消失的概念,如何解决

梯度消失的原因

梯度消失是指在神经网络的训练过程中,从输出层向输入层传递的误差梯度逐渐变小,以至于到达输入层时已经接近于零。这个问题通常发生在使用了sigmoid或tanh这类激活函数的深度网络中。这些激活函数的导数在其值域的两端都非常小(接近于零),因此在多层网络中连续乘以这些小的导数会导致梯度迅速减小,从而使得网络的前几层学习非常缓慢或几乎不学习,这严重阻碍了模型的训练效率。

解决梯度消失的方法

改用ReLU及其变体作为激活函数

ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数在正区间的导数为1,这样可以有效防止梯度消失的问题。其变体如Leaky ReLU或Parametric ReLU (PReLU) 也是不错的选择,它们在负区间提供一个小的非零斜率,保持信息的流动。

使用批归一化(Batch Normalization)

批归一化通过规范化每一层的输入来缓解内部协变量偏移(每层输入的分布改变),可以帮助改善网络的训练速度,减少梯度消失的问题。

采用合适的权重初始化策略

选择合适的方法初始化网络权重对预防梯度消失至关重要。例如,He 初始化是为ReLU激活函数专门设计的,可以在训练开始时保持激活和梯度的尺度。

使用残差网络(ResNet)架构

残差网络通过引入跳过连接(skip connections),允许梯度直接流向更早的层。这样的结构有助于梯度更好地流动,防止在深层网络中消失。

使用梯度剪辑(Gradient Clipping)

这是一种在训练中控制梯度爆炸问题的技术,但它也可以间接帮助缓解梯度消失,因为它可以帮助保持数值稳定性,尤其是在RNNs中。

改进的RNN架构,如LSTM和GRU

长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)是特别设计来防止梯度消失问题的RNN变体。它们通过引入门控机制来控制信息的流动,有效避免了传统RNN中梯度消失的问题。

K折交叉验证

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K-means的原理以及过程

时间和空间复杂度

K的值怎么确定

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SVM的原理 

最大化边际:SVM的核心理念是寻找一个决策边界(在二维空间中是一条线,在更高维空间中是一个平面或超平面),这个边界能够最大程度地区分不同类别的数据点。SVM尝试最大化各类数据点到决策边界的最小距离,这个距离被称为“边际”。支持向量:决策边界的确切位置由距离它最近的几个训练样本确定,这些样本被称为“支持向量”。SVM模型特别关注这些关键样本。核技巧:对于非线性可分的数据,SVM使用所谓的“核技巧”将数据映射到更高维的空间,从而使得数据在新空间中线性可分。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数(RBF)核等。

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降维分析方法

PCA原理及实现过程

主成分分析(Principal Component Analysis)是一种常用的降维技术,通过线性变换将高维数据投影到低维空间,同时尽量保留数据的方差信息。PCA 常用于数据预处理、特征提取和数据可视化。

KPCA降维原理

核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis)对于输入空间中的矩阵X,先用一个非线性映射把X中的所有样本映射到一个高维甚至是无穷维的空间(特征空间),使其线性可分,然后在这个高维空间进行PCA降维

T-SNE降维原理

TSNE是另一种常用的数据降维方法。由T和SNE组成,也就是T 分布和随机近邻嵌入 (Stochastic neighbour Embedding)。其主要优势在于高维数据 空间中距离相近的点投 影到低维空间中仍然相近。 T-SNE(TSNE)将数据点之间的相似度转换为概率。原始空间中的 相似度由高斯联合概率 表示,嵌入空间的相似度由“学生T分布”表

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